Alkaloids Modulate Motility, Biofilm Formation and Antibiotic Susceptibility of Uropathogenic Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Alkaloid-containing natural compounds have shown promise in the treatment of microbial infections. However, practical application of many of these compounds is pending a mechanistic understanding of their mode of action. We investigated the effect of two alkaloids, piperine (found in black pepper) and reserpine (found in Indian snakeroot), on the ability of the uropathogenic bacterium Escherichia coli CFT073 to colonize abiotic surfaces. Sub-inhibitory concentrations of both compounds (0.5 to 10 µg/mL) decreased bacterial swarming and swimming motilities and increased biofilm formation. qRT-PCR revealed a decrease in the expression of the flagellar gene (fliC) and motility genes (motA and motB) along with an increased expression of adhesin genes (fimA, papA, uvrY). Interestingly, piperine increased penetration of the antibiotics ciprofloxacin and azithromycin into E. coli CFT073 biofilms and consequently enhanced the ability of these antibiotics to disperse pre-established biofilms. The findings suggest that these alkaloids can potentially affect bacterial colonization by hampering bacterial motility and may aid in the treatment of infection by increasing antibiotic penetration in biofilms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».